- Страна
- США
- Зарплата
- 100 000 $ – 350 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

ML Research Engineer (Junior–Senior)
Исключительное предложение с очень высокой зарплатой в долларах, возможностью релокации в США и работой над передовыми технологиями в области GenAI.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованиями к опыту обучения крупных моделей, глубоким знаниям PyTorch и предпочтительному наличию публикаций на топовых конференциях (NeurIPS/ICML).
Анализ зарплаты
Предлагаемая зарплата ($100k–$350k) полностью соответствует и даже превышает верхние границы рынка для ML Research ролей в США и значительно выше средних показателей для Казахстана.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Higgsfield AI уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Higgsfield AI и создавайте будущее генеративного ИИ на острие технологий диффузионных моделей!
Описание вакансии
ML Research Engineer (Junior–Senior)
Higgsfield AI
100,000 to 350,000 USD Gross per year
Almaty / Office / with potential relocation to US
We are assembling a strong research team in the frontier of diffusion models. Higgsfield AI is building an ambitious GenAI company focused on Diffusion Models, Multimodal AI, and
Responsibilities:
• Conduct research in Diffusion Models, Multimodal AI, and Reinforcement Learning
• Train foundation models
• Optimize inference, alignment, distillation, and quantization
Requirements:
• Experience in Diffusion Models, Multimodal AI, or Reinforcement Learning
• Proficient in PyTorch
• Experience in training large models or distributed training
• Interest in research
Optional requirements:
• Publications (NeurIPS/ICML/ICLR)
• Strong competitive programming background
• Research experience
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Diffusion Models
- Multimodal AI
- Reinforcement Learning
- PyTorch
- Distributed Training
- Model Optimization
- Quantization
- Distillation
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний в области, на которой специализируется компания.
Расскажите о последних архитектурных улучшениях в диффузионных моделях, которые вы считаете наиболее перспективными для генерации видео?
Оценка практического опыта работы с инфраструктурой для обучения больших моделей.
С какими основными проблемами масштабирования вы сталкивались при распределенном обучении (Distributed Data Parallel vs Model Parallel) и как их решали?
Проверка навыков оптимизации, указанных в обязанностях.
Какие методы квантования и дистилляции вы бы применили для ускорения инференса мультимодальной модели без значительной потери качества?
Оценка понимания RL, упомянутого в вакансии.
Как можно эффективно использовать Reinforcement Learning для выравнивания (alignment) генеративных моделей контента?
Проверка алгоритмической базы, важной для компании.
Решите задачу на оптимизацию графа вычислений PyTorch для минимизации потребления памяти при обратном проходе.
Похожие вакансии
Head of AI
AI-ИНЖЕНЕР (MIDDLE+)
Senior/Lead AI Engineer
AI-инженер (автоматизация бизнеса)
AI Content Creator (ComfyUI)
ML разработчик ( Senior )
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!